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Texas Children's Hospital
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LLM管道从临床笔记中提取Rett综合征治疗表型
研究人员开发了一个双大型语言模型(LLM)管道,用于从接受Trofinetide治疗的Rett综合征患者的临床笔记中有效提取治疗反应表型。该管道分析了来自108名患者的26,000多条笔记,识别出18种不同的表型,包括不良反应和该疾病的临床特征。与传统方法相比,LLM方法显示出显著更高的准确性,为临床环境中的真实世界证据收集提供了可扩展的解决方案。
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南卡罗来纳大学筹款额创纪录,达3.576亿美元
南卡罗来纳大学在2026财年的私人捐款额达到了创纪录的3.576亿美元。这一数字远远超过了他们之前创下的2.597亿美元的纪录。这一成功的重要部分归功于罗伯特和珍妮丝·麦克奈尔基金会捐赠的2500万美元,延续了与该大学长期以来的慈善合作关系。
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LLM在去标识化敏感健康数据方面优于传统系统
研究人员开发了一种新方法,使用大型语言模型(LLM)来识别和恢复传统去标识化系统经常遗漏的受保护健康信息(PHI)。通过采用机构特定的提示,LLM可以更好地理解特定于上下文的PHI,例如医院缩写和内部代码,这对于电子健康记录中准确的去标识化至关重要。在对儿科肿瘤学记录的研究中,该方法显著优于现有系统,召回率为0.981,F1得分为0.907,同时还提供了一种审计去标识化参考标准的方法。